Yapay Zeka İçin Özellik Mühendisliği Süreci Oluşturma
Bu prompt, veri bilimciler, makine öğrenimi mühendisleri ve analistler için tasarlanmıştır ve yapay zeka ile makine öğrenimi projeleri için kapsamlı bir özellik mühendisliği süreci oluşturmayı amaçlar. Özellik mühendisliği, ham verileri anlamlı ve tahmine dayalı girişlere dönüştürerek model performansını artırmak için kritik bir adımdır. Bu prompt sayesinde kullanıcılar; önemli özellikleri belirleyebilir, uygun dönüşümler önerebilir, eksik değerleri yönetebilir, kategorik değişkenleri kodlayabilir, sayısal verileri normalize veya ölçeklendirebilir ve gerekirse yeni bileşik özellikler oluşturabilir. Çıktı, Python, R veya diğer ML framework’lerinde doğrudan uygulanabilecek adım adım bir plan sunar. Bu prompt kullanılarak zaman tasarrufu sağlanır, deneme-yanılma süreci azalır ve tutarlı, güvenilir bir özellik mühendisliği iş akışı oluşturularak daha doğru ve yorumlanabilir modeller elde edilir.
AI İstemi
Nasıl Kullanılır
1. Veri seti ve proje hedefleri hakkında detaylı bilgi sağlayın.
2. Kullanılacak model türünü belirtin.
3. AI’nın gerçekçi ve uygulanabilir adımlar önermesi için sınırlamalar ve özel gereksinimleri ekleyin.
4. Promtu AI aracına yapıştırın ve oluşturulan özellik mühendisliği planını inceleyin.
5. Planı veri setinizin ve iş bağlamınızın özelliklerine göre özelleştirin.
6. Gerçek verilere uygulamadan önce önerilen adımları doğrulayın.
İpuçları: Veri seti açıklamalarını olabildiğince detaylı verin; ne kadar çok bilgi, o kadar doğru öneri. Önerilen dönüşümleri uygulamadan önce mutlaka kontrol edin.
Kullanım Durumları
Finans veya pazarlamada öngörücü analiz için veri setlerini hazırlama
ML pipeline’larında özellik mühendisliğini otomatikleştirme
Sınıflandırma veya regresyon modellerinin doğruluğunu artırma
Ekipler arasında özellik mühendisliği adımlarını standartlaştırma
Karmaşık veri setleri için yeni bileşik özellikler oluşturma
Veri bilimi projelerinde hızlı prototip desteği sağlama
Yapılandırılmış dönüşümler ile ML modellerinin yorumlanabilirliğini artırma
Büyük ölçekli ML projeleri için veri ön işleme optimizasyonu
Profesyonel İpuçları
Daha doğru öneriler için veri seti hakkında mümkün olduğunca çok detay verin.
Önerilen özelliklerin alan bilgisine göre uygunluğunu kontrol edin.
AI önerilerini FeatureTools veya scikit-learn pipeline’ları ile birleştirin.
Model performansını optimize etmek için farklı özellik dönüşümlerini iteratif olarak test edin.
Özellik mühendisliği planını belgeleyin ve versiyonlayın, böylece tekrarlanabilirliği sağlayın.
İlgili İstemler
Makine Öğrenimi Model Seçim Çerçevesi Oluşturma
Bu prompt, veri bilimciler, makine öğrenimi mühendisleri ve yapay zeka profesyonelleri için tasarlanmıştır ve projelerine en uygun makine öğrenimi modelini …
Sen bir makine öğrenimi uzmanısın. \[Proje adı veya açıklaması] için en uygun makine öğrenimi modelini …
Yapay Sinir Ağı Mimari Planlaması Ve Tasarımı
Bu prompt, yapay zeka uzmanları, veri bilimciler ve makine öğrenimi mühendislerinin belirli görevler için yapay sinir ağı (YSA) mimarilerini etkili …
\[Belirli görev/sorun] için yapay sinir ağı mimarisi tasarlayın, veri türü: \[örneğin, görüntü, metin, tablo verisi]. …
Veri Ön İşleme Boru Hattı Stratejisi Geliştirme
Bu prompt, veri bilimciler, makine öğrenimi mühendisleri ve analistler için tasarlanmıştır ve ham verileri modelleme ve analiz için hazır hale …
\[Veri seti hakkında kısa açıklama, örn.: '100.000 satır ve 20 sütunlu müşteri işlem verisi'] için …
Yapay Zeka Etik Ve Önyargı Değerlendirmesi Oluşturma
Bu prompt, kullanıcıların yapay zeka (YZ) sistemlerinde etik ve potansiyel önyargıları kapsamlı bir şekilde değerlendirmelerini sağlar. YZ geliştiricileri, veri bilimcileri, …
\[YZ sistemi veya model adı] için kapsamlı bir etik ve önyargı değerlendirmesi yapın. Aşağıdaki alanları …
Yapay Zeka Modeli Dağıtım Çerçevesi Oluştur
Bu prompt, kullanıcıların yapay zeka veya makine öğrenimi modellerini üretim ortamına dağıtmak için kapsamlı bir çerçeve tasarlamalarına yardımcı olur. Veri …
Yapay zeka modeli dağıtımı için kapsamlı bir çerçeve oluşturun \[model türü veya proje, örn.: öneri …
Hiperparametre Optimizasyon Stratejisi Tasarlayın
Bu prompt, yapay zeka uzmanları, veri bilimciler ve makine öğrenimi mühendislerinin modellerinin hiperparametrelerini etkili ve yapılandırılmış bir şekilde optimize etmelerine …
\[Veri setinin adı veya açıklaması] kullanılarak \[model türü, örn: sinir ağı, Random Forest, XGBoost] için …
Daha fazlası Ai Ve Makine Öğrenimi
Makine Öğrenimi Model Seçim Çerçevesi Oluşturma
Bu prompt, veri bilimciler, makine öğrenimi mühendisleri ve yapay zeka profesyonelleri için tasarlanmıştır ve projelerine en uygun makine öğrenimi modelini …
Sen bir makine öğrenimi uzmanısın. \[Proje adı veya açıklaması] için en uygun makine öğrenimi modelini …
Veri Ön İşleme Boru Hattı Stratejisi Geliştirme
Bu prompt, veri bilimciler, makine öğrenimi mühendisleri ve analistler için tasarlanmıştır ve ham verileri modelleme ve analiz için hazır hale …
\[Veri seti hakkında kısa açıklama, örn.: '100.000 satır ve 20 sütunlu müşteri işlem verisi'] için …
Yapay Sinir Ağı Mimari Planlaması Ve Tasarımı
Bu prompt, yapay zeka uzmanları, veri bilimciler ve makine öğrenimi mühendislerinin belirli görevler için yapay sinir ağı (YSA) mimarilerini etkili …
\[Belirli görev/sorun] için yapay sinir ağı mimarisi tasarlayın, veri türü: \[örneğin, görüntü, metin, tablo verisi]. …
Yapay Zeka Modeli Eğitim Stratejisi Oluşturma
Bu prompt, kullanıcıların projelerine özel, kapsamlı ve yapılandırılmış bir yapay zeka (YZ) modeli eğitim stratejisi geliştirmelerine yardımcı olur. Veri bilimciler, …
Yapay zeka uzmanı gibi davran ve bir YZ modeli için kapsamlı bir eğitim stratejisi oluştur. …
Doğal Dil İşleme (Nlp) Geliştirme Ve Uygulama
Bu prompt, yapay zeka uzmanları ve veri bilimciler için ileri düzey Doğal Dil İşleme (NLP) çözümleri geliştirmeyi ve uygulamayı kolaylaştırmak …
Doğal Dil İşleme (NLP) için eksiksiz bir uygulama geliştirin \[örnek kullanım: duygu analizi, metin sınıflandırma, …
Bilgisayarlı Görü Sistemi Tasarımı Oluşturma
Bu prompt, yapay zeka uzmanları, veri bilimciler ve makine öğrenimi mühendislerinin eksiksiz bir bilgisayarlı görü sistemi tasarlamalarına ve planlamalarına yardımcı …
\[Belirli uygulama, örn: endüstriyel hata tespiti, otonom araç navigasyonu, yüz tanıma] için tam bir bilgisayarlı …
Derin Öğrenme Eğitim Pipelinesi Tasarlayın
Bu prompt, kullanıcıların profesyonel ve eksiksiz bir derin öğrenme eğitim pipeline’ı tasarlamasına yardımcı olur. Veri bilimciler, makine öğrenimi mühendisleri, yapay …
Derin öğrenme modeli eğitimi için eksiksiz bir pipeline tasarlayın \[proje açıklaması veya problem alanı]. Pipeline …
Yapay Zeka Etik Ve Önyargı Değerlendirmesi Oluşturma
Bu prompt, kullanıcıların yapay zeka (YZ) sistemlerinde etik ve potansiyel önyargıları kapsamlı bir şekilde değerlendirmelerini sağlar. YZ geliştiricileri, veri bilimcileri, …
\[YZ sistemi veya model adı] için kapsamlı bir etik ve önyargı değerlendirmesi yapın. Aşağıdaki alanları …